hide original voice from file input as mic

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wataru 2023-01-18 06:35:09 +09:00
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Voice Changer Trainer and Player
VC Helper
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# 概要
AIを使ったリアルタイムボイスチェンジャー[MMVC](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer)のヘルパーアプリケーションです。
[解説動画](https://youtu.be/MOPqnDPqhAU)
MMVCで必要となる一連の作業トレーニング用の音声の録音、トレーニング、ボイスチェンジャの中で、音声の録音とボイスチェンジャを各種プラットフォームでお手軽に実行できます。
※ トレーニングについては[公式ノートブック](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer)をご利用ください。
[解説動画](https://youtu.be/MOPqnDPqhAU)
![image](https://user-images.githubusercontent.com/48346627/201169523-836e0f9e-2aca-4023-887c-52ecc219bcca.png)
このアプリケーションを用いることで、以下のことを簡単に行うことができます。
@ -63,13 +64,16 @@ MMVCのモデルをトレーニングが完了している場合、既にColabor
実行形式のバイナリをダウンロードして実行することができます。
Windows版とMac版を提供しています。事前準備は必要ありません。
・Mac版はダウンロードファイルを解凍したのちに、アイコンをダブルクリックしてください。開発元を検証できない旨が示される場合は、再度コントロールキーを押してくダブルクリックして実行してください。(詳細下記 *1
・Mac版はダウンロードファイルを解凍したのちに、MMVCServerSIOをダブルクリックしてください。開発元を検証できない旨が示される場合は、再度コントロールキーを押してクリックして実行してください。(詳細下記 *1
・Windows版は、directML版とGPU版を提供しています。
・Windows版は、directML版とGPU版を提供しています。環境に応じたzipファイルをダウンロードしてください。ダンロードしたzipファイルを解凍して、MMVCServerSIO.exeを実行してください。
・NvidiaのGPUをお持ちの方はonnxgpuがファイル名に含まれるファイルをご利用ください。多くの場合はonnxgpu_nocudaの方で動きます。環境によって極まれにgpuが認識されない場合があります。その場合はonnxgpu_cudaの方をご利用ください。サイズが大きく違います。起動時間も遅くなります
・NvidiaのGPUをお持ちの方はonnxgpuがファイル名に含まれるファイルをご利用ください。多くの場合はonnxgpu_nocudaの方で動きます。環境によって極まれにgpuが認識されない場合があります。その場合はonnxgpu_cudaの方をご利用ください。サイズが大きく違います。
・NvidiaのGPUをお持ちでない方はonnxdirectMLが含まれるファイルをご利用ください。多くの場合は、onnxdirectML_nocudavの方で動きます。環境によって極まれにgpuが認識されない場合があります。その場合はonnxgpu_cudaの方をご利用ください。サイズが大きく違います。
・リモートからアクセスできるようにする方法など、より詳しくは[こちら](https://zenn.dev/wok/articles/s01_vc001_top)をご覧ください。
・NvidiaのGPUをお持ちでない方はonnxdirectMLが含まれるファイルをご利用ください。多くの場合は、onnxdirectML_nocudavの方で動きます。環境によって極まれにgpuが認識されない場合があります。その場合はonnxgpu_cudaの方をご利用ください。サイズが大きく違います。起動時間も遅くなります
### 最新バージョン
- [MMVCServerSIO_mac_onnxcpu_v.1.3.7.0.zip](https://drive.google.com/file/d/1K_ihZ8hxbQq10qrxM1WUfUaj_vY6zwrW/view?usp=sharing) 154MB
@ -98,7 +102,7 @@ https://user-images.githubusercontent.com/48346627/212569645-e30b7f4e-079d-4504-
## (2-3) DockerやAnacondaなど環境構築を行った上での利用
本リポジトリをクローンして利用します。WindowsではWSL2の環境構築が必須になります。また、WSL2上でDockerもしくはAnacondaなどの仮想環境の構築が必要となります。MacではAnacondaなどのPythonの仮想環境の構築が必要となります。事前準備が必要となりますが、多くの環境においてこの方法が一番高速で動きます。CPUのみでも動く可能性があります(下記のリアルタイム性の節を参照)。
本リポジトリをクローンして利用します。WindowsではWSL2の環境構築が必須になります。また、WSL2上でDockerもしくはAnacondaなどの仮想環境の構築が必要となります。MacではAnacondaなどのPythonの仮想環境の構築が必要となります。事前準備が必要となりますが、多くの環境においてこの方法が一番高速で動きます。**<font color="red"> GPUが無くてもそこそこ新しいCPUであれば十分動く可能性があります </font>(下記のリアルタイム性の節を参照)**
[WSL2とDockerのインストールの解説動画](https://youtu.be/POo_Cg0eFMU)

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@ -138,11 +138,11 @@ export const useDeviceSetting = (audioContext: AudioContext | null, props: UseDe
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org:<audio id={AUDIO_ELEMENT_FOR_TEST_ORIGINAL} controls></audio>
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<audio id={AUDIO_ELEMENT_FOR_TEST_CONVERTED_ECHOBACK} controls hidden></audio>
</div>
</div>

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@ -1,7 +1,7 @@
#!/bin/bash
set -eu
DOCKER_IMAGE=dannadori/voice-changer:20230114_193100
DOCKER_IMAGE=dannadori/voice-changer:20230118_063337
#DOCKER_IMAGE=voice-changer
if [ $# = 0 ]; then